Python distutils 的扩展 numpy.f2py - 将 Fortran/C 代码绑定到 Python 的工具 numpy.core - 用于替代 Numeric 和 numarray...NumPy Distutils 预处理以自定义模板语言编写的 C 源文件（扩展名：.c.src）以生成 C 代码。@符号用于包装宏样式的变量，以实现可能描述（例如）一组数据类型的字符串替换机制。...NumPy Distutils 对使用自定义模板语言编写的 C 源文件（扩展名：.c.src）进行预处理以生成 C 代码。@符号用于包装宏样式的变量，以提供描述（例如）一组数据类型的字符串替换机制。...NumPy Distutils 预处理用自定义模板语言编写的 C 源文件（扩展名：.c.src）以生成 C 代码。@符号用于包装宏风格变量，以实现描述（例如）一组数据类型的字符串替换机制。...NumPy C 源代码中的循环可能有一个@TYPE@变量，用于字符串替换，它经过预处理后将成为几个其他相同的循环，带有诸如INT、LONG、UINT、ULONG等多个字符串。
Python包 包用于将一组模块归并到一个目录中，此目录即为包，目录名即为报名 包是一个有层次的文件目录结构，它定义了一个由模块和子包组成的Python应用执行环境 基于包，Python在执行模块导入时可以指定模块的导入路径..._init_.py文件 _init_.py可包含python代码，但通常为空，仅用于扮演包初始化的挂钩、替目录产生模块命名空间以及使用目录导入时实现from * 行为的角色 模块的顶层执行及被导入 一个模块文件可以同时支持顶层执行...则_name_的值为模块名 可以载模块文件检测自己的_name_属性，以之实现运行指定的代码 常用语模块的自我测试 发布Python模块或程序 Python模块、扩展和应用程序可以按以下几种形式进行打包和发布....deb文件 Python eggs 较流行的第三方扩展 1.使用disutils发布模块 distutils模块能够帮助完成模块或程序发布 1“发布”是指一个文件集合，这些文件联合在一起可使用distutils...构建、打包和发布模块 2创建好的发布可以用于安装，也可上传到pypi与他人共享 创建发布 将各代码问价组织到模块容器中 3.准备一个Readme或reamde.txt文件 而后在容器中创建setup.py
模块在物理形式上表现为以.py结尾的代码文件： 一个文件被看作一个独立的模块，一个模块也可以被看作是一个文件 模块的文件名就是模块的名字加上扩展名.py 每个模块都有自己的名称空间...使用以下命令导入： import package1.mod1 包导入语句的路径内的每个目录内都必须有__init__.py文件： __init__.py可包含python代码，但通常为空...； 仅用于扮演包初始化的挂钩、替目录产生模块命名空间以及使用目录导入时实现from *行为的角色 发布python模块或程序： python模块、扩展和应用程序可以按以下几种形式进行打包和发布..."发布"是指一个文件集合，这些文件联合在一起可使用distutils构建、打包和发布模块 创建好的发布可以用于安装，也可上传到PyPI与他人共享 创建发布的步骤： 1、将各代码文件组织到模块容器中...：指定用C写出来的可执行程序的头文件安装路径
使用 numba 运行代码的速度可与 C/C++ 或 Fortran 中的类似代码相媲美。 以下是代码的编译方式： ?...如果您的代码是 可并行化 的，您也可以传递 parallel=True 作为参数，但它必须与 nopython=True 一起使用，目前这只适用于CPU。...：定义一个函数使其成为 stencil 类型操作的核函数 @jitclass：用于 jit 类， @cfunc：声明一个函数用于本地回调（被C/C++等调用）， @overload：注册您自己的函数实现...，为 cuda 时用于在 cudaGPU 上运行代码。...另一方面，设备函数 只能从设备内部（通过核函数或其他设备函数）调用。
示例可参考 BatchPermutationOp test....Profiling 不是默认编译的，可以在运行 Caffe2 CMake 时设置 -DUSE_PROF=ON 以开启. 5.2 CMake Cannot Find CUDA and cuDNN 编译 Caffe2...时如果找不到 CUDA 和 cuDNN 路径，可以在编译时指定 CMake 的 CUDA 和 cuDNN 路径： cmake .. \ # insert your Caffe2 CMake flags...路径： cmake .. \ # insert your Caffe2 CMake flags here -DPYTHON_LIBRARY=$(python2 -c "from distutils...import sysconfig; print(sysconfig.get_python_lib())") \ -DPYTHON_INCLUDE_DIR=$(python2 -c "from distutils
安装模块 python setup.py install 18.2 打包 18.2.1 建立存档文件 python setup.py sdist 在创建源代码发布程序时，程序同时会创建叫做MANIFEST...MANIFEST.in文件是清单的模版，在指明安装内容时要用到，可以使用如下命令来指定想要包含的文件。 18.3 编译扩展 之前在17章关于palindrome程序的源代码。...假设已经在当前目录中放置了源文件palindrome2.c，下面的setup.py脚本可以用于编译： from distutils.core import setup,Extension setup(name...='palindrome',version='1.0',ext_modules=[Extension('palindrome',['palindrome2.c'])]) 如果只想在当前目录编译扩展： python...18.4 使用py2exe创建可执行程序 py2exe作为Distutils的扩展可用来创建可执行的windows程序。 Py2exe包可以创建拥有GUI的可执行文件。
python到c++ swig，i文件转c++文件，生成PyInit_module导出函数，模块导入功能用（替代ctypes），转换过来的代码问题还是很多，使用pybind11或者boost python...模块更好些 extension，python extension扩展（用c++项目，编译配置如下，cython转换的代码问题太多，不好弄-_-!）...模块（反射方式导入python，实现PyObject的对接） 参考：C++ REFLECTION FOR PYTHON BINDING python扩展的项目，使用swig把c++封装成python，...生成对应的类型调用文件和c代码(py文件中的模块带"_"，swig模块也要带下划线) 或者使用ironpython（c#实现的python，支持反射）打包，rustpython打包 cpython区别于...的文件 异常 链接失败：python扩展导入的库vs中是__thiscall，到extension中变成了__cdecl调用，所有找不到链接了，后面改用源码编译（不知道python内部参数怎么改的）
选自Sony 机器之心编译 参与：蒋思源、李泽南 索尼昨天宣布开源了自己的神经网络库 NNabla，其中包含用于深度学习系统的 Python API 与用于嵌入式设备的 C++ API。...特征 简单，灵活并且有表现力 基于 NNabla C++11 内核的 Python API 给你提供了灵活性和高产出效率。...例如，一个带有分类损失的两层神经网络可以仅通过以下 5 行代码被定义（超参数由括出）。...大多数函数库的代码都是使用 C++11 写的，所以可以部署到嵌入设备中。 可扩展性 可以像神经网络运算符和优化器那样添加新的模块。 该软件库允许开发者添加特定的实现（如在 FPGA 上的实现等）。...例如我们提供 CUDA 后端作为扩展，这将可以利用 GPU 加速计算来加速算法。
distutils和setuptools工具 用来Python环境中构建和安装额外的模块，模块可以基于Python，也可以C/C++写的扩展模块，可以是python包，包中包含了C和Python编写的模块...setuptools是 Python Enterprise Application Kit(PEAK)的一个副项目,它是一组Python的 distutilsde工具的增强版(适用于 Python 2.3.5...以上的版本,64 位平台则适用于 Python 2.4 以上的版本),可以让程序员更方便的创建和发布 Python 包,特别是那些对其它包具有依赖性的状况。...将python文件(.py)封装成可安装使用的模块 参考：https://docs.python.org/3.6/distutils/introduction.html#distutils-simple-example...upload dist/* 制作python包为wheel文件 wheel是一个已经编译好的包，在安装时不需要编译过程，安装whl文件时要比发布的源文件安装要快。
Distutils可以用来在Python环境中构建和安装额外的模块。新的模块可以是纯Python的，也可以是用C/C++写的扩展模块，或者可以是Python包，包中包含了由C和Python编写的模块。...）：Python中可复用的基本代码单元，可由其他代码import的一块代码，这里我们只关注三种类型的模块：纯python模块，扩展模块和包。...对于纯python模块，仅需要列出模块或包，然后Distutils就会去寻找合适的文件，这对于扩展模块来说是不够的，你还需要指定扩展名、源码文件以及其他编译/链接需要的参数（需要包含的目录，需要连接的库等等...比如发布中包含一个独立的扩展模块称为foo，由foo.c实现，且无需其他编译链接指令，那么下面的语句就可以描述该扩展模块：Extension('foo', ['foo.c']) Extension可以从...所以可以通过设置环境变量DISTUTILS_DEBUG，将其置为任意值（不能是空字符串），Distutils就会打印其执行过程的详细信息，并且在发生异常时打印全部的traceback，并且在像C编译器这样的外部程序发生错误时
torch.distributedtorch.distributed支持三个后端，每个后端具有不同的功能。下表显示了哪些函数可用于CPU / CUDA张量。...torch.hubPytorch Hub是一个预训练模型库，旨在促进研究的重现性。torch.jitTorchScript是一种从PyTorch代码创建可序列化和可优化模型的方法。...我们提供了一些工具来增量地将模型从纯Python程序转换为能够独立于Python运行的TorchScript程序，例如在独立的c++程序中。...隐藏逻辑保存并恢复当前设备和所有cuda张量参数到run_fn的设备的RNG状态。但是，逻辑无法预测用户是否将张量移动到run_fn本身中的新设备。...Named Tensors命名张量的目的是通过允许用户将显式名称与张量维相关联来简化张量的使用。在大多数情况下，带有维度参数的操作将接受维度名称，从而避免了根据位置跟踪维度的需要。
同时，由于 Python 绑定下的 C ++代码，它使开发者可以在数十行代码中实现较高的 GPU 利用率。...解码后的视频帧以 NumPy 数组或 CUDA 设备指针的形式公开，以简化交互过程及其扩展功能。...它包含了一组开源的 C ++库和 Python 绑定，可与其封闭源代码 Codec SDK 进行交互。...尽管 Python 不是性能最高的语言，但它易于使用；在 NVIDIA 发布此视频处理框架之后，它相当于在现有 Video Codec SDK C ++ 堆栈周围的 Python wrapper，将用于在...这些 API 提供了易于使用，高度可扩展的多线程包装器，这些包装器围绕着许多底层的最新 python 库，例如 OpenCV，FFmpeg，picamera，pafy，pyzmq 和 python-mss
我们将包括在Ubuntu 18.04机器上安装它的两种主要方法，一种是通过deadsnake PPA使用APT包管理器，另一种是通过源代码编译。...$ python3.7 -V Python 3.7.7 从源代码在ubuntu上安装Python 3.7 在这种方法中，我们将学习如何通过从源代码编译Python 3.7在Ubuntu 18.04计算机中安装它...首先，我们需要确保编译源代码所需的构建工具已安装在我们的计算机中。...$ tar -xf Python-3.7.7.tgz 从tgz文件中提取源代码之后，我们现在将cd进入目录，然后执行configure脚本以评估是否满足了编译所需的依赖项关系。...altinstall参数可确保未将其安装为系统默认的python版本。
模块在物理形式上表现为以.py结尾的代码文件。一个文件被看作一个独立的模块，一个模块也可以被看作是一个文件。模块的文件名就是模块的名字加上扩展名.py。每个模块都有自己的名称空间。 ...__init__.py可包含python代码，但通常为空，仅用于扮演包初始化的挂钩、替目录产生模块命名空间以及使用目录导入时实现from * 行为的角色。 ...通过在模块文件中检测自己的__name__属性，可以实现在执行时运行指定的代码。常用于模块的自我测试： #!...平台相关的安装程序：windows上的*.msi文件、Linux上常见的.rpm、src.rpm和.deb文件等 python eggs：较流行的第三方扩展 使用distutils发布模块...“发布”是指一个文件集合，这些文件联合在一起可以使用distutils构建、打包和发布模块；创建好的发布可以用于安装、也可以上传到PyPI与他人共享。
CUDA（v8.0）——GPU C 语言库。「计算同一设备架构」。 cuDNN（v6.0.21）——基于 CUDA 的深度学习基元库。「CUDA 深度学习库」。...交换分区（2 倍的内存大小）：对于我来说这就是 128GB。这块分区的容量用于扩展 Kernel RAM 作为虚拟内存使用。 用户分区（剩下的部分）：1TB 的硬盘剩下的空间大约还有 744GB。...在 kernel 更新期间，dkms 触发驱动程序重编译至新的 kernel 模块堆栈。 如果安装失败，则原因在于计算机的 BIOS 未关闭 Secure Boot。...使用 nvcc -V 确保 Nvidia C Compiler（nvcc）版本与 CUDA 的版本匹配。...首先下载源代码 git clone https://github.com/Theano/libgpuarray.git cd libgpuarray 将其编译为一个名为 Build 的文件夹。
NumPy 提供了增强的 distutils 功能，使构建和安装子包、自动生成代码以及使用 Fortran 编译库的扩展模块更容易。...大多数与 distutils 一起使用的 C 库仅用于构建 Python 扩展，但通过此方法构建的库将被安装，以便它们可以被第三方包重用。 参数： namestr 安装的库的名称。...可安装的 C 库是一个纯 C 库，不依赖于 python C 运行时，并且被安装以便它可以被第三方软件包使用。...大多数与distutils一起使用的 C 库仅用于构建 Python 扩展，但通过此方法构建的库将被安装，以便它们可以被第三方包重复使用。 参数： namestr 安装库的名称。...可安装的 C 库是一个纯 C 库，不依赖于 python C 运行时，并且被安装以便第三方包可以使用。
Nvidia GPU 驱动（v375）——允许系统获得 GPU 带来的加速。 CUDA（v8.0）——GPU C 语言库。「计算同一设备架构」。...交换分区（2 倍的内存大小）：对于我来说这就是 128GB。这块分区的容量用于扩展 Kernel RAM 作为虚拟内存使用。 用户分区（剩下的部分）：1TB 的硬盘剩下的空间大约还有 744GB。...在 kernel 更新期间，dkms 触发驱动程序重编译至新的 kernel 模块堆栈。 如果安装失败，则原因在于计算机的 BIOS 未关闭 Secure Boot。...使用 nvcc -V 确保 Nvidia C Compiler（nvcc）版本与 CUDA 的版本匹配。...首先下载源代码 git clone https://github.com/Theano/libgpuarray.git cd libgpuarray 将其编译为一个名为 Build 的文件夹。
CUDA（v8.0）——GPU C 语言库。「计算同一设备架构」。 cuDNN（v6.0.21）——基于 CUDA 的深度学习基元库。「CUDA 深度学习库」。...交换分区（2 倍的内存大小）：对于我来说这就是 128GB。这块分区的容量用于扩展 Kernel RAM 作为虚拟内存使用。 用户分区（剩下的部分）：1TB 的硬盘剩下的空间大约还有 744GB。...在 kernel 更新期间，dkms 触发驱动程序重编译至新的 kernel 模块堆栈。 如果安装失败，则原因在于计算机的 BIOS 未关闭 Secure Boot。...nvcc -V 确保 Nvidia C Compiler（nvcc）版本与 CUDA 的版本匹配。...首先下载源代码 git clone https://github.com/Theano/libgpuarray.git cd libgpuarray 将其编译为一个名为 Build 的文件夹。
CUDA（v8.0）——GPU C 语言库。「计算同一设备架构」。 cuDNN（v6.0.21）——基于 CUDA 的深度学习基元库。「CUDA 深度学习库」。...交换分区（2 倍的内存大小）：对于我来说这就是 128GB。这块分区的容量用于扩展 Kernel RAM 作为虚拟内存使用。 用户分区（剩下的部分）：1TB 的硬盘剩下的空间大约还有 744GB。...在 kernel 更新期间，dkms 触发驱动程序重编译至新的 kernel 模块堆栈。 如果安装失败，则原因在于计算机的 BIOS 未关闭 Secure Boot。...使用 nvcc -V 确保 Nvidia C Compiler（nvcc）版本与 CUDA 的版本匹配。...首先下载源代码 git clone https://github.com/Theano/libgpuarray.gitcd libgpuarray 将其编译为一个名为 Build 的文件夹。
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